Original em inglês: https://argusic.com/subject/adk-python
adk-python
Um kit de ferramentas Python de código aberto, com foco em código, para construir, avaliar e fazer deploy de AI agents sofisticados com flexibilidade e controle.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 9625b06c9a1b
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent, agentic, agentic ai, agents, agents sdk, ai, ai agents e aiagentframework.
adk-python executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,5 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
uv virtual environment installed with all extras, google-adk 2.9.2 builds and imports, full unit test suite passes at 16167/16167 (0 failures, 83 skipped, 26 expected failures, 2 unexpected passes), CLICK-based CLI entry point is functional.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 60 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- test_entry_point_loads_only_allowlisted_packages failed: sitecustomize (system apport hook) loaded at interpreter startup not in allowlist2 minutos
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 14 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- python -m pytest tests/unittests -n auto exited 0, 16167 passed, 83 skipped, 26 xfailed, 2 xpassed in 263s
- Tokens de modelo usados
- 142.119
- Commit exato testado
- 9625b06c9a1b
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
= 16167 passed, 83 skipped, 26 xfailed, 2 xpassed, 2179 warnings in 263.04s (0:04:23) = All 16,167 tests passed. Let me compile the final result. Here's the summary of what was done: - **Install**: `uv venv` + `uv sync --all-extras` — resolved 402 packages, installed 347 in ~30s. P… - **Error found & fixed**: `test_entry_point_loads_only_allowlisted_packages` failed because the sy… - **Full test suite**: `python -m pytest tests/unittests -n auto` — **16167 passed, 83 skipped, 26 … exec /bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && cd /work/repo && . .venv/bin/activate && pytho… succeeded in 0ms: 2.9.2 tokens used 142,119
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 0,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 134 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se do único erro sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, adk-python foi o 8º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 0,5 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,26 |
Tópicos (de GitHub)
agentagenticagentic-aiagentsagents-sdkaiai-agentsaiagentframeworkgenaigenai-chatbotllmllmsmulti-agentmulti-agent-systemsmulti-agentsmulti-agents-collaboration
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/adk-python)Perguntas
- adk-python executa?
- Sim. adk-python executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou adk-python?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 9625b06c9a1b. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar adk-python?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,05: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar adk-python?
- 0,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- adk-python precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar adk-python?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como adk-python se compara às alternativas?
- Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, adk-python foi o 8º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de adk-python?
- Todas as 2 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.